基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法-資料下載頁
2024-10-19 14:38本頁面
【正文】 實(shí)現(xiàn)重采樣過程。顯然 ,重采樣過程是以犧牲計(jì)算量和魯棒性來降低粒子數(shù)匱乏現(xiàn)象。 粒子濾波算法存在的主要問題 )()(1:1ikkNiikkk xxzxP ?? ????粒子濾波的重采樣方法介紹 目 前 廣 泛 應(yīng) 用 的 重 采 樣 算 法 包 括： 1. 多 項(xiàng) 式 重 采 樣 算 法 (MultinomialResampling) 2. 殘 差 重 采 樣 算 法 (Residual Resampling) 3. 分 層 重 采 樣 算 法 (Stratified Resampling) (Systematic Resampling) （ Sampling Importance Resampling） 粒子濾波重采樣方法之 重要性重采樣 SIS是目前應(yīng)用最基本也是目前應(yīng)用最廣泛的粒子濾波方法。 SIS是一種通過蒙特卡洛模擬實(shí)現(xiàn)貝葉斯濾波器的技術(shù)（貌似很牛逼），其核心思想是利用一系列隨機(jī)樣本的加權(quán)和所需后驗(yàn)概率密度得到的狀態(tài)的估計(jì)值。當(dāng)樣本點(diǎn)的數(shù)量無窮多時(shí)，蒙特卡洛特性與后驗(yàn)概率密度的函數(shù)表示等價(jià)， SIS濾波器接近貝葉斯濾波器。 F:\work\學(xué)習(xí) \圖形學(xué) \粒子濾波 樣本重要性采樣法和序貫重要性采樣法 engineerdream的日志 網(wǎng)易博客 .html 粒子濾波重采樣方法之 重要性重采樣 雖然看起來公式一大堆，其實(shí)重要性重采樣理解起來十分簡(jiǎn)單。其實(shí)就是將權(quán)值低的粒子用權(quán)值高的粒子取代，使得計(jì)算量不被浪費(fèi)在無用粒子上。 一旦退化現(xiàn)象明顯發(fā)生，在重要性采樣的基礎(chǔ)上加入重采樣，以淘汰權(quán)值低的粒子，而集中于權(quán)值高的粒子，從而抑制退化現(xiàn)象。
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